http://blog.csdn.net/childbor/article/details/79724160
http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/8891071
最近了解到了Image Semantic Segmentation方面的知識,在此做一個記錄。 這篇論文是2015cvpr的best paper,可以說是在cnn上做圖像語義分割的開山之作。 1.語義分割定義: 語義就是指物體的
在使用imwrite函數對圖片進行保存時需要指定圖像位置及圖像名稱,不同的圖像結果進行保存不免有些麻煩,所以在此寫下自動保存圖像方法。 clear all;clc;close all; Img_path = '../origin
import numpy as np import cv2 as cv photo_one = cv.imread("photo_one.jpg") photo_two = cv.imread("photo_two.jpg")
在面對大批量遙感影像數據重複操作的時候,我們會想到批處理的方式。儘管遙感軟件提供了一些批處理的方式,就小部分需求而言,單一的批處理方式往往是不夠的,這時候程序化處理就派上用場了。 (當然,也可以使用建模的方式做這個事情) 使用程序化處理的
視頻 視頻(Video)泛指將一系列靜態影像以電信號的方式加以捕捉、紀錄、處理、儲存、傳送與重現的各種技術。連續的圖像變化每秒超過24幀(frame)畫面以上時,根據視覺暫留原理,人眼無法辨別單幅的靜態畫面;看上去是平滑連續的視覺效果,這
我們通過視覺、聽覺、觸覺、嗅覺來認知周圍環境客觀物體。相比聽覺和觸覺,視覺更有衝擊力。眼睛是我們探測周圍物體光線的接收器,它爲我們探測了物體的明暗、顏色、形狀和空間關係,這份賜予的視力禮物十分珍貴,我們利用眼睛理解外部事物的過程通常就是視
霍夫變換,就是一個可以讓機器自己學會找直線的算法。 基本原理 一條直線可由兩個點A=(X1,Y1)和B=(X2,Y2)確定(笛卡爾座標) 公式: 也可以寫成關於(k,q)的函數表達式(霍夫空間): 對應的變換可以通過圖形直觀表示:
Canny邊緣檢測算法一直是邊緣檢測的經典算法,出自論文:《A Computational Approach to Edge Detection》 Canny邊緣檢測算法的處理流程: 使用高斯濾波器,以平滑圖像,濾除噪聲。 計算圖像中每個
1.均值濾波 原理: 均值濾波採用線性的方法,使用模板內所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值 特點: 不能很好地保護圖像細節,在圖像去噪的同時也破壞了圖像的細節部分,從而使圖像變得模糊,不能很好地去除噪聲點。均值濾波對高斯噪聲表現較好,
高斯濾波在項目裏很常用,尤其是SIFT特徵點提取的時候,PCA也要用。 但是原始的高斯濾波是一個二維的卷積,速度很慢。即使採用優化後的分離高斯濾波(先在x方向濾波,然後在y方向濾波),依然不快。 查閱了很多國內外的文獻,在項目中實現了遞歸
import os from PIL import Image inputpath = "D:\\Program Files\\TEST\\pictures\\013" outpath = "E:\\picOutput\\013" f
OTSU算法是由日本學者OTSU於1979年提出的一種對圖像進行二值化的高效算法,是一種自適應的閾值確定的方法,又稱大津閾值分割法。 OTSU算法利用閾值將圖像分爲前景後背景兩部分,使前景與背景之間的方差最大。 記t爲前景與背景的分割閾值
轉載 圖像處理學術會議、研究機構、學者 2018-08-09 13:45:31 WeisongZhao 閱讀數 619更多 分類專欄:
最近在做dukereid數據集的時候,想嘗試着先將圖片進行規範化,將所有的圖片都設置爲固定的大小,首先統計了一下所有圖片的平均width和height, 使用平均值,將圖片的height設置爲218,width設置爲84,具體的代碼如下面
高斯模糊(英語:Gaussian Blur),也叫高斯平滑,是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等圖像處理軟件中廣泛使用的處理效果,通常用它來減少圖像噪聲以及降低細節層次。 簡介 高斯模糊(Gaus